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Amélioration et développement de méthodes de sélection du nombre de composantes et de prédicteurs significatifs pour une régression PLS et certaines de ses extensions à l'aide du bootstrap
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Magnanensi, Jérémy |
| Copyright Year | 2015 |
| Abstract | La regression Partial Least Squares (PLS), de part ses caracteristiques, est devenue une methodologie statistique de choix pour le traitement de jeux de donnees issus d’etudes genomiques. La fiabilite de la regression PLS et de certaines de ses extensions repose, entre autres, sur une determination robuste d’un hyperparametre, le nombre de composantes. Une telle determination reste un objectif important a ce jour, aucun critere existant ne pouvant etre considere comme globalement satisfaisant. Nous avons ainsi elabore un nouveau critere de choix pour la selection du nombre de composantes PLS base sur la technique du bootstrap et caracterise notamment par une forte stabilite. Nous avons ensuite pu l’adapter et l’utiliser a des fins de developpement et d’amelioration de procedes de selection de predicteurs significatifs, ouvrant ainsi la voie a une identification rendue plus fiable et robuste des probe sets impliques dans la caracteristique etudiee d’une pathologie. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01394602/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |